• Автобиография
• Реферат
• Библиотека
• Отчет о поиске
• Ссылки
• Задание

• 
• 
• 

АВТОРЕФЕРАТ

         В современных условиях вентиляционные сети шахт становятся все более сложными и разветвленными. Фронт очистных работ постепенно удаляется от шахтных стволов, что усложняет доставку свежего воздуха в рабочие зоны. На удаленных участках шахтных полей зачастую ощущается нехватка свежего воздуха, при этом горные работы продолжают развиваться, к шахтному полю прирезаются новые участки, а соответственно, потребность выработок в воздухе возрастает. Увеличение производительности главных вентиляторных установок (ГВУ) не оказывает необходимого эффекта на проветривание выработок, т.к. при этом возрастают внешние и внутрирудничные утечки воздуха, энергетические затраты на проветривание рудников резко возрастают, появляется перекос в воздухораспределении между участками: на одни участки воздуха поступает больше требуемых значений, на другие — меньше. Все это говорит о неэффективности традиционных методов расчета подачи воздуха в шахту, приводящих к неоправданным затратам на проветривание.


         Актуальность проблемы обеспечения безотказности работы ШВС предъявляет высокие требования к надежности и эффективности функционирования шахтных систем жизнеобеспечения и особенно важнейшей из них — шахтной вентиляционной системы (ШВС). Нарушения нормального функционирования ШВС могут приводить к самым тяжелым последствиям как экономического, так и социального характера. В экономическом аспекте отказы ШВС вызывают серьезные нарушения технологического процесса и приводят к возникновению аварийных ситуаций по фактору вентиляции, что обусловливает значительные убытки предприятия в виде потерь от сокращения добычи, ущерба от аварий (включая выплаты по травматизму) и затрат на устранение отказов ШВС. В социальном аспекте ненадежность и неэффективность функционирования ШВС снижают уровень безопасности и комфортности труда шахтеров, что негативно отражается как на здоровье работающих, так и на моральном климате трудовых коллективов. Специфика горного предприятия предполагает постоянное изменение параметров аэрологического характера. На нормально работающей шахте постоянно меняется число очистных и проходческих забоев, отрабатываются вскрытые и вскрываются новые пласты, изменяется глубина разработок, изменяется газообильность выработок (чаще всего в сторону увеличения), изменяется технология и другие параметры. Все это приводит к необходимости применения научных подходов к перерасчету количества воздуха, кодаваемого в шахту.


        Целью разработки имитационной модели старения шахтной вентиляционной системы является необходимость в более точном регулировании подачи воздуха в шахту, которое зависит от изменения аэродинамических параметров вентиляционной системы. Для достижения поставленной цели были выдвинуты следующие задачи:
1. Исследовать вопросы надежности работы шахтной вентиляционной системы, проблемы в вопросах регулирования подачи воздуха в горных выработках.
2. Исследовать методы расчета ШВС, выявить недостатки существующих методов.
3. Провести обзор существующих систем.
4. Обосновать необходимость разработки модели для прогноза неэффективной работы шахтной вентиляционной системы.
5. Определить закономерности и значения характеристик случайного процесса старения шахтной вентиляционной системы.
6. Определить наиболее эффективный метод моделировани процесса «старения» параметров шахтной вентиляционной системы.
7. Разработать БД для хранения статистических данных.
8. Разработать имитационную модель функционирования шахтной вентиляционной системы.


         Процесс функционирования ШВС определяется совокупностью многочисленных геологических, технологических и технических факторов, большинство из которых носят стохастический (случайный) характер. Действие этих факторов обусловливает стохастическую динамику структуры и параметров ШВС, которая в настоящее время не учитывается на стадиях проектирования шахты или планирования развития горных работ. Вследствие этого в процессе функционирования ШВС появляются нарушения вентиляции, т.е. отказы системы. В рамках статистической детерминированной модели системы, принятой в традиционных методах расчета вентиляции, невозможен адекватный учет стохастической динамики функционирования ШВС, которая, собственно, и обуславливает отказы системы.
        Разработанная модель позволит проводить расчет подачи воздуха в шахту с учетом аэродинамического старения выработок, которые на данный момент не учитываются в процессе отработки шахтного поля.


         Назначение вентиляции в шахте — подавать необходимое количество воздуха с определенной величиной депрессии вентилятора в шахту. Исходя из назначения вентиляции шахт, можно сказать, что функция ШВС заключается в непрерывном обеспечении всех потребителей воздухом в количестве и по качеству, требуемым для поддержания нормативного, т.е. удовлетворяющего требованиям правил безопасности состояния шахтной атмосферы. Поэтому надежная работа ШВС заключается в свойстве сохранять в процессе функционирования способность обеспечивать требуемое воздухораспределение в сети горных выработок. Это означает, что в процессе функционирования ШВС в любой момент времени t в каждой i-й выработке (ветви сети) фактический расход воздуха Q_i(t) должен находиться в интервале допустимых значений. Значение нижней (левой) границы этого интервала Q_i(t) равно значению максимальной из следующих двух величин: Q_i(t) — расход воздуха, требуемый по газовому, тепловому и пылевому факторам, а также по количеству работающих на объекте людей; Q_i(s) — расход воздуха, требуемый по минимально допустимой скорости его. Таким образом, признак надежности ШВС — выполнение в любой момент времени следующего неравенства:



n_b — количество ветвей шахтной вентиляции.
        Случайные изменения во времени скоростей подвигания забоев могут быть как постепенными (вследствие непрерывных отклонений фактических значений параметров технологического процесса от их проектных значений), так и внезапными (из-за отказа оборудования или геологических нарушений). Постепенными изменениями параметров ШВС являются изменения сопротивления выработок в результате их аэродинамического старения (зажатие выработок, ухудшение со временем герметичности вентсооружений).
         Для разработки модели ШВС был выбран один из методов математического моделирования надежности технических систем — имитационное моделирование, предметом которого является сам процесс функционирования ШВС, т.е. поведение системы в ее развитии. Достоинством имитационного метода является высокая степень адекватности модели и всеобъемлющий анализ поведения системы, а недостатки — сложность вычислительного процесса.
         Решение задач регулирования подачи воздуха на математической модели вентиляционной системы позволяет производить большое количество экспериментов в сравнительно короткие промежутки времени, а также анализировать состояние вентиляционной системы при изменении ее параметров, причем диапазон изменения параметров практически неограничен (т.е. на математической модели возможно смоделировать практически любую ситуацию).
         Постепенное изменение во времени сопротивления выработки вследствие ее аэродинамического старения представляет собой некоторый случайный процесс R(t). Характеристиками случайного процесса являются его закон распределения (при исследовании многих технических объектов было предположено, что интенсивности потоков отказов и восстановлений постоянны, т.е. случайные потоки отказов носят установившийся характер), математическое ожидание m(t), дисперсия σ(t)² и корреляционная функция K(t).
         Для получения оценок статистических характеристик необходимо провести анализ данных, полученных путем проведения экспериментальных исследований. Экспериментальные исследования заключаются в том, что на схожих по горно-геологическим и горнотехническим факторам лавах выделяются группы выработок, на которых проводятся измерения. Изменение во времени сопротивления конкретного наблюдаемого объекта представляет собой отдельную реализацию случайного процесса старения R(t), который характерен для элементов ШВС аналогичного с наблюдаемым объектом подтипа, далее производится измерения значений каждой из реализаций случайного процесса старения выработок. Экспериментальные исследования в шахтах достаточно сложны и требует больших материальных и технических затрат, поэтому в работе будем использовать статистические данные, полученные ранее для подобных систем.
         На основе экспериментальных данных, усреднением по каждой выборке, т.е. по реализациям, определим выборочное среднее m_R(t)≠ const и выборочную дисперсию D_R(t_j). Полученная последовательность случайных величин является стационарной и, следовательно, корреляционная функция нормированного процесса старения R₀(t) является функцией одного переменного — временного интервала между отсчетами τ = (t', t"). Однако для тех моментов времени t_j , для которых количество наблюдаемых реализаций n_j процесса R(t) мало, оценка корреляционной функции, получаемая усреднением по реализациям, будет иметь низкую точность. Предполагая эргодичность нормированного случайного процесса старения R₀(t), можно получить более точную оценку, используя вместо усреднения по реализациям усреднение по времени какой-нибудь одной i -й из реализаций:

        Вид интерполирующих моделей m_R(t), σR(t) и K₀(j), которые аппроксимируют полученные в дискретные моменты времени t_j оценки статистических характеристик с помощью аналитических функций, выбран исходя из следующего. Случайный процесс старения выработок R(t) «зашумлен» потоком ее периодических профилактических ремонтов (перекреплений), поэтому изменение во времени статистических характеристик процесса R(t) так же должно носить периодический характер. Поэтому в выражениях для m_Rt, σ _R(t) и K₀(j), должны присутствовать тригонометрические функции.

         Кроме оценок математического ожидания, среднеквадратического отклонения и корреляционной функции модель случайного процесса старения выработок требует знания его закона распределения. Для определения вида закона распределения этого случайного процесса для различных его временных сечений t_j необходимо построить гистограмму (рис.1). Затем программным путем оценим на соответствие плотностям девяти наиболее распространенных законов распространения с помощью критерия согласия Колмогорова — Смирнова при уровне значимости a = 0,05.


        Рисунок 1 – Гистограмма для определения закона распределения случайного процесса старения (анимация: объём – 28 КБ; размер – 710x236; количество кадров – 7; задержка между кадрами – 100 мс; задержка между последним и первым кадрами – 100 мс; количество циклов повторения – 5 циклов повторения)

         Проанализировав полученную гистограмму, можно отметить, что для всех классификационных групп выработок процесс старения R(t) имеет логнормальный закон распределения. Параметры логнормального закона распределения α и σ _R определяются по оценкам статистических характеристик процесса m_R и σ _R.

        На основе полученных оценок статистических характеристик старения выработок мы сможем промоделировать случайный процесс старения выработки, используя одни из методов моделирования стационарных нормальных случайных процессов. В последнее время для стационарных нормальных случайных процессов найдены весьма экономичные моделирующие алгоритмы.
        Рассмотрим один из алгоритмов моделирования стационарных нормальных случайных процессов, в основу которого положено линейное преобразование стационарной последовательности x(t_j) независимых случайных чисел (дискретный белый шум) в последовательность y(t_j), имеющий заданный коэффициент корреляции K(t). При этом оператор линейного преобразования представляет собой рекуррентную зависимость, которая по заданному виду коэффициента корреляции K(t), значениям m(t_j), дисперсия σ(t_j), а так же значениям процесса в предыдущие моменты времени y(t_j-k) определяется «постаревшее» значение (одно из возможных) процесса в следующий момент времени y(t_j). При этом оператор линейного преобразования записывается либо в виде скользящего суммирования с некоторым весом с_k= c[k]:
         Для формирования дискретных реализаций логнормального случайного процесса r(t) следует сначала смоделировать нормированный нормальный стационарный случайный процесс r*(t) (процесс с a(t) = 0, σ ₀(t) = 1) с коэффициентом корреляции K(t) исходного логнормального процесса r(t). Для моделирования процесса с экспоненциально-косинусным коэффициентом корреляции наиболее адекватным оказалось применение уравнения вида (3). Применительно к нашей задаче данное уравнение примет следующий вид:


                  Случайный процесс аэродинамического старения выработок R(t) и его статистические характеристики отражают постепенные изменения сопротивления выработок. На основе полученных оценок статистических характеристик старения выработок мы сможем промоделировать случайный процесс старения выработки, используя одни из методов моделирования стационарных нормальных случайных процессов. В последнее время для стационарных нормальных случайных процессов найдены весьма экономичные моделирующие алгоритмы.


         На данном этапе исследований мы определили закономерности и значения характеристик случайного процесса старения шахтной вентиляционной системы; определили наиболее эффективный метод моделировани процесса «старения» параметров шахтной вентиляционной системы.
         Следующими задачами являются разработка базы данных для хранения статистических данных и разработка самой имитационной модели функционирования шахтной вентиляционной системы.


1. Ушаков В.К, Надежность и эффективность шахтных вентиляционных систем, Москва, 2003 г.
2. Емелин П.В. Теоретические проблемы решения задач регулирования воздухораспределения в шахтных вентиляционных системах, 2005 г.
3. Кельтон В., Лоу Л., Имитационное моделирование, Москва, 2004 г.
4. Венгеров И.Р. Теплофизика шахт и рудников. Математические модели. Том 1. Анализ парадигмы. Донецк, 2008 г., — с.140-151.
5. Битколов Н.З., Иванов И.И. Определение аэродинамических сопротивлений вентиляционных сетей.
   [Электронный ресурс] — Режим доступа: http://www.c-o-k.com.ua/content/view/918/
6. Емелин П.В., Совместное решение задачи воздухораспределения в шахтной вентиляционной сети и выработанных пространствах шахт. Труды КарГТУ, выпуск №3, 2007 г. — с.15-19.
7. Быков В.В., Цифровое моделирование в статистической радиотехнике, Санкт-Петербург, 2003 г. — с.55-80.
8. Имитационное моделирование. Материал из Википедии.
   [Электронный ресурс] — Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Имитационное_моделирование
9. Евстратенко И.А., Кривцун Г.П., Лебедев Я.Я., Управление вентиляционными режимами шахт и рудников регулированием воздухораспределения в сложных вентиляционных сетях.
      Научный вестник НГУ, Аэрология и охрана труда, №1, 2010 г.
10. Евсина Е.М., Алыков Н.М., Обзор различных вариантов математического моделирования аэродинамики воздушных потоков. Естественные науки, №4(25), 2008 г. — с.124-130.


        При написании данного автореферата магистерская работа еще не завершена. Дата окончательного завершения работы: 1 декабря 2010 г. Полный текст работы и материалы по теме могут быть получены у автора или его научного руководителя после указанной даты.